import numpy as np
import pandas as pd
date = pd.date_range('20200619',periods=6)
demo_01 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=date,columns=['A','B','C','D'])
print(demo_01)
print(demo_01.A)
print(demo_01['A'])
# 选择跨越多行或多列:
# 按照行筛选
print(demo_01[0:3])
print(demo_01['20200619':'20200621'])
# 使用标签来选择数据 loc, 本例子主要通过标签名字选择某一行数据， 或者通过选择某行或者所有行（:代表所有行）然后选其中某一列或几列数据
print(demo_01.loc['20200619','A'])
print(demo_01.loc[:,['A','C']])
# 采用位置进行选择 iloc, 在这里我们可以通过位置选择在不同情况下所需要的数据例如选某一个，连续选或者跨行选等操作。
print(demo_01.iloc[[1,3],:])
print(demo_01.iloc[1:3,1:3])
print(demo_01[demo_01.A>8])
demo_01.loc['20200622','B']=666
demo_01.iloc[1,1] = 233
print(demo_01.values)
demo_01.A[demo_01.A > 10] = 555
demo_01.B[demo_01.D < 10] = 666
print(demo_01)
demo_01['F'] = np.nan
print(demo_01)
demo_01['E'] = pd.Series([1,2,3,5,6,7])
print(demo_01)